神念科技的脑波技术研究 (翻译稿)
脑电波频谱对大脑认知功能的影响分析
脑电波频谱对大脑认知功能的影响分析引言：大脑是人类重要的认知中枢之一，理解大脑认知功能的基本原理对于研究人类学习、记忆和思维过程至关重要。
近年来，脑电波频谱分析作为一种非侵入性的方法，已经被广泛应用于研究大脑功能。
本文将探讨脑电波频谱对大脑认知功能的影响。
一、脑电波频谱简介脑电波是指大脑神经元活动产生的微弱电流在头皮上的电位变化，其频谱分析是一种将脑电波信号按频率进行特征提取和分析的方法。
频谱通常按频率从低到高划分为δ波（0.5-4Hz）、θ波（4-8Hz）、α波（8-13Hz）、β波（13-30Hz）和γ波（30-100Hz）。
这些频带反映了大脑不同功能状态下的电活动。
二、脑电波频谱与认知功能的关系1. δ波与睡眠和注意力δ波主要出现在深度睡眠和强烈的放松状态中，其在清醒状态下的增加可与睡眠不足和注意力缺失相关。
因此，通过分析δ波频谱，可以了解大脑睡眠质量和专注度。
2. θ波与学习与记忆θ波频谱增加通常与学习和记忆任务相关，特别是在认知负荷较高或复杂任务中。
研究表明，θ波在大脑皮层的活跃性较高时，与记忆的编码、检索和整合有关。
因此，通过θ波频谱分析，可以评估学习和记忆过程的效果。
3. α波与注意力与放松α波频谱增加通常与放松、休息和刚刚完成任务的状态相关。
在大脑进入休息或不专心状态时，α波活动明显增加。
因此，通过α波频谱分析，可以研究注意力和放松状态的特征。
4. β波与工作记忆与语言β波频谱增加通常与活跃性、思考和工作记忆相关。
高β波活动常见于思考过程或表达语言时。
因此，通过β波频谱分析，可以了解大脑在工作记忆和语言处理方面的表现。
5. γ波与感知与意识γ波频谱增加通常与知觉和意识活动的增加相关。
这种高频波动与大脑区域之间的同步性有关，表明了大脑在感知和认知任务中的协调工作。
通过γ波频谱分析，可以研究大脑对外部刺激的敏感性和高级认知功能。
三、脑电波频谱的临床应用除了对大脑认知功能的研究，脑电波频谱分析还广泛应用于临床领域。
NeuroSky神念科技介绍
神念科技有限公司公司及产品介绍公司简介：NeuroSky Inc. (神念科技有限公司)是把脑机接口（BCI）技术带入消费者市场的领导者。
神念科技的全球总部位于美国硅谷，其脑波传感器在玩具，游戏，教育，健康和汽车等行业都得到广泛的应用。
神念科技的产品目前销售于美国，欧盟，日本，中国和韩国市场。
神念科技以60多年的医学研究为基础，将脑电波（EEG）技术转化并开发成适用于大众市场的应用，并使其更加易用和高效。
神念科技拥有多项创新专利，包括噪音消减，干传感器（不需要导电胶）等。
神念科技有限公司一直致力于与合作伙伴的通力合作和积极创新，共同开发令人激动的新产品。
神念科技已和包括从财富100强企业到新兴高科技公司，以及众多名牌高等学府和研究机构在内的用户建立了良好的合作关系。
神念科技在金融方面拥有强有力的支持，并受到多家专业投资机构的追捧。
目前已经完成三轮融资，融资总金额达1.5亿元人民币。
投资机构来自美国，中国，日本等多个国家和地区。
公司力争完成在三年内上市的目标。
神念科技大中华区总部位于无锡市（滨湖）国家传感信息中心，作为无锡市滨湖区政府高度重视，重点扶持的高科技企业， 我们在高科技的道路上不断探索，不断创新，使得传感技术和脑波技术方面的成果首先惠及滨湖人。
在园区及各级领导的大力支持和关怀下，神念科技在中国的业务迅速发展，充分展现了中国经济在生产力和消费力两方面的优势。
因而无锡也成为神念科技全球版图中的一颗明星，即将成为包含芯片设计，应用技术开发，市场，销售，财务，客服的一体化运营枢纽。
技术简介：神念科技的核心是脑机接口技术（BCI）。
脑机接口技术是一项新兴科技，将人和电脑的沟通提高到一个新的层次。
脑机接口技术与USB技术同属于人机接口类设备。
当今的脑机接口技术就像10年前的USB技术一样，处于高速发展期。
不久的将来，脑机接口技术将会像现在的USB一样，普及与所有的电脑及手机等电子产品中。
世界范围市场规模数以百亿记。
神经科学研究中的脑电波与信号解析
神经科学研究中的脑电波与信号解析在神经科学领域，脑电波是研究大脑活动的一种非常重要的方法，它可以测量大脑潜在的电活动，帮助我们研究大脑的结构和功能。
与其他神经影像技术相比，脑电波具有高时间分辨率的优势，可以捕捉到毫秒级别的活动变化，因此被广泛应用于神经心理学、心理学等不同研究领域。
脑电波由神经元的电活动引起，从而形成微弱的电信号，可以通过在头皮上放置电极来测量。
测量的脑电波可以分为不同的频率带，从而描述不同的神经环路和脑功能。
例如，δ波、θ波、α波、β波和γ波分别代表不同频率的脑电波，每种波的频率范围和特征在不同情况下都有所不同。
定量测量脑电波的研究方法通常被称为脑电图（EEG）。
EEG 可以反映大脑的状态，包括放松和集中、睡眠阶段和清醒状态、认知负荷和神经调整等。
这些信息可以用于改善神经学和神经心理学诊断和治疗、心理学和人机交互等领域。
然而，分析脑电信号并非易事。
相同的脑电波在不同的人中可能表现出不同的性质，这些差异可能受到多种因素的影响，如年龄、性别、健康状况、环境刺激等。
因此，为了更好地理解脑电波的生理和认知意义，必须对其进行细致的分析和解析。
脑电波信号处理通常可以分为三个阶段：预处理、特征提取和分类。
预处理步骤包括信号滤波、噪声去除、分段和修剪等步骤。
特征提取是从已处理的信号中抽取重要特征，如频率、幅值、相位，从而描述不同的信号特性。
分类对于分类和识别是必不可少的步骤，目的是将信号分为不同的类别，如清醒状态和催眠状态，或属性识别，如数学计算和语音处理等。
脑电波在神经科学和医学中的应用是非常广泛的。
例如，脑电波可以用于诊断癫痫和其他神经疾病，帮助研究大脑对音乐、语言和暴力等感知和反应，还可以应用于基于脑机接口的神经反馈和运动控制等。
总之，脑电波作为一种非常有用的技术，是大脑活动的一个非常具体的探测手段。
脑电波的分析和解释是神经科学研究的重要组成部分，可以帮助我们更好地理解大脑的结构和功能。
篇章神经机器翻译综述
篇章神经机器翻译综述苏劲松 陈骏轩 陆紫耀 董怡帆 康立言 张海英厦门大学信息学院 厦门 361005摘要：篇章机器翻译旨在使用计算机将一个篇章从一种语言自动翻译成另一种语言，是机器翻译中一项富有挑战性的任务。
近年来，随着神经机器翻译的快速发展，篇章神经机器翻译成为了机器翻译研究的热门方向。
研究者们提出了许多基于神经网络的篇章机器翻译模型，并取得了不错的效果。
相比于传统句子神经机器翻译，篇章神经机器翻译通过建模并利用篇章级别的上下文信息来产生质量更高的译文。
本文首先简单介绍了篇章翻译任务的定义和特点；其次分三个方面对篇章神经机器翻译现有研究进行了介绍：上下文建模、模型训练、模型分析；最后分析了篇章神经机器翻译研究当前面临的主要难点，并探讨未来可能的研究方向。
关键词：自然语言处理；篇章神经机器翻译；上下文建模；模型训练；模型分析中图分类号：G35A Survey of Document-level Neural Machine TranslationSU Jinsong CHEN Junxuan LU Ziyao DONG Yifan KANG Liyan ZHANG HaiyingSchool of Informatics Xiamen University, Xiamen 361005, ChinaAbstract : Document-level machine translation aims to use a computer to automatically translate a whole document fromone language to another, which is a challenging task in machine translation. In recent years, with the rapid development of neural machine translation (NMT), document-level NMT has become one of hot research topics in the community of machine translation. Various document-level machine translation models based on neural networks have been proposed基金项目：国家重点研发计划科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目《以中文为核心的多语种自动翻译研究》课题《面向机器翻译的多模态多语言深度融合关键技术》2020AAA0108004；国家自然科学基金面上项目“面向机器翻译的多层次语义表示研究”（61672440）；福建省杰出青年基金项目“多源神经机器翻译关键技术研究与应用”（2020J01312146）。
物理报告——脑电波
脑电波形成条件
（1）同步化 脑皮层是由100余亿神经元所组 成，从皮层表面记录出的电位是许多神经元 活动时所产生的电场的总和。故节律性的脑 电波是许多神经元同时活动和同时抑制的结 果。只有频率与位相皆相同，总和出来的波 幅才能较大，否则就会相互抵消，甚至记录 不出电位变化。通常，同步化的程度越大， 则波幅越大而频率越低；反之，去同步化的 程度越大，则波幅越小而频率越高。
α冥想波
脑电波音乐
θ睡眠波 β醒脑波
α冥想波能提高推理和想象能力，激发灵感，加强 记忆，使人积累更多的知识，稳步地提高学习成绩。 并能促进脑疲劳的康复过程，使您精力充沛，长期 使用能缓解和治疗神经衰弱，纠正生物节律，促进 人体正常的生理代谢。
β醒脑波能够使您神清气爽，精神抖擞，促进大脑 的新陈代谢，提高智商，使您更能适应快节奏的 现代生活。它还能在短时间内就大大加快思维和 反应速度，提高使用者的学习工作的效率，考试 时在速度和效率上更胜一筹。 注意睡觉前不要使 用。
通过脑电波控制机器运行
脑电图是通过脑电图描记仪将脑自身微弱
的生物电放大记录成为一种曲线图，以帮助 诊断疾病的一种现代辅助检查方法.它对被检 查者没有任何创伤。
脑 电 波 音 乐
所谓脑电波音乐，就是利用电极管监测脑 电波的频率，并将它反映在电脑屏幕上，脑电波 在活动时发出的细微声音则通过音乐合成装置的 扩大后播放出来。脑电波音乐的发明者是弗吉尼 亚州的艺术家帕拉斯· 考尔。帕拉斯· 考尔：“音 乐能和你的神经系统进行对话，特别是当音乐是 由于你自己大脑的活动而产生到时候。”考尔进 一步解释说，聆听自己大脑活动时产生的脑电波 音乐可以使神经系统得到极度的放松，从而慢慢 忘却那些痛苦的经历。
脑神经元
脑电波的分类
张彤谈神念科技,大侃脑机接口技术
张彤谈神念科技，大侃脑机接口技术脑机接口技术的研发众所周知人类的大脑是由数以万计的神经交错组合在一起构成的，人类之所以能够成为万物的灵长就是因为有着强健的大脑，每一次神经活动的时候大脑都会轻微地放电，而且这种放出的电流是能够通过脑电波技术捕捉到的。
神念科技（NeuroSky Inc.）将这种技术从实验室带入消费领域，开发了一系列普通消费者可看到的脑波产品。
而这些神奇的产品的核心即是神念科技的脑电芯片。
神念科技中国区总裁张彤（Tony Zhang）先生在脑电技术方面有着独特的见解，下面是张彤（Tony Zhang）先生具体介绍神念科技在科技行业发展中所起的推动作用。
神念科技将理论变成现实脑机接口技术即是将电生理学活动或者是有机器官的神经系统的代谢转化成机械设备可以辨认的信号，神念科技以60多年的医学研究为基础，将生物传感技术转化并开发适用于大众市场的应用，这一点在科技行业中可以说是一个创举。
虽然说有关于脑机接口技术方面的构想在一个世纪前就已经引起了人们的想象，可那只是小说中的虚构情节，而神念科技却是第一个将它在大众生活中变成了现实的企业。
神念科技使得脑电科技从理论变成了现实，因为虽然对于脑机接口技术的研究一直都很盛行，但是直至几年前还很难找到低于上千美元的设备，高额的费用使得这种技术无法真正运用在大众市场上，而神念科技却用它的技术为大众市场研发了第一台低于一千美元的脑机接口设备，这样便使得脑电技术能够得以真正的运用。
积极寻找合作企业促进行业发展除此以外神念科技在科技行业占有重要的地位还因为其相关产品的开发使得很多其他并不拥有相关技术的企业也能够将此技术运用到自己的产品中，自此以后与脑电技术有关的产品得到了很大的扩展。
神念科技的核心产品是传感器芯片，它是每一个脑机接口产品的基础，也正是有了这种芯片才使得那些在脑电图技术方面没有研究的企业也能够顺利地将这种技术运用到他们的产品中去。
这样不仅给其他的企业拓宽了产品开发的思路，也使得市场上多了很多相关的产品，同时也让消费者也得到了极大的满足。
脑电波工作原理
脑电波工作原理脑电波（Electroencephalogram，简称EEG）是一种记录人类脑部电活动的技术。
它通过放置在头皮上的电极探测电化学信号，进而分析大脑的工作状态和功能。
脑电波的工作原理涉及到神经元的活动、电信号传输和数据采集等多个方面。
一、神经元活动脑电波的工作原理基于神经元的活动。
神经元是构成大脑的基本单位，负责传递和处理信息。
当神经元兴奋时，会产生电化学信号。
这种信号会通过神经元之间的连接传递，形成复杂的电活动。
脑电波通过检测这些电活动，能够提示大脑在不同状态下的工作情况。
二、电信号传输神经元活动产生的电信号需要通过神经突触传递到其他神经元。
这个过程涉及到离子通道的开闭和细胞膜的电势变化。
通过离子通道的开闭，细胞内的正负离子会发生移动，导致细胞膜的电势发生变化。
这种电势的变化可以通过电极检测到，并转化为脑电波信号。
三、数据采集脑电波的数据采集包括电极的放置和信号的放大、滤波等。
在脑电波检测中，通常会使用多个电极放置在头皮上，以获取更全面的脑部电活动信息。
电极会将采集到的电信号传输至放大器，放大器会增强信号的强度，提高信号的清晰度。
同时，滤波器可以滤除一些干扰信号，使脑电波数据更加准确。
脑电波的工作原理与现代科技的发展密不可分。
传统脑电波的工作原理主要基于放置在头皮上的表面电极，通过检测神经元活动产生的微弱信号来分析大脑的工作状态。
而近年来，随着电生理学领域的研究不断深入，出现了一些新的技术，如脑电图、脑磁图和功能性磁共振成像等。
这些新技术采用了不同的工作原理，可以更加精确地研究脑部的电活动。
总结而言，脑电波的工作原理是基于神经元活动、电信号的传输和数据采集。
通过这些步骤，我们能够获取到大脑工作的相关信息，这对于认识和研究大脑的功能和机制具有重要意义。
脑电波技术的进一步发展将为我们了解人类大脑提供更多的线索，为神经科学研究和临床应用开辟更广阔的空间。
脑电波分析技术的进展
脑电波分析技术的进展近年来，随着科技的不断发展，脑电波分析技术已经成为研究大脑活动的有力工具。
脑电波技术通过记录人脑潜在电位变化的方式，可以揭示大脑活动的从微观水平到宏观水平的变化，从而拓宽人们对脑部活动的理解。
在医学、神经科学等领域，脑电波分析技术对疾病诊断、认知能力、心理健康等方面具有广泛的应用价值，其在人类健康领域的应用前景不可估量。
传统的脑电波分析技术主要基于事件相关电位（Event-related potential，ERP）研究，即针对某个具体的刺激事件，测量这个事件在大脑中引起的电位变化。
然而，这种方法在对大脑行为的探究上存在一定的局限：一是难以测量不同事件之间的相互作用关系；二是对于特定事件的响应时只能反映大脑的局部功能；三是受到神经元外在层面的干扰。
因此，人们开始探讨使用基于EEG信号的独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）技术，以解决传统脑电波信号处理的问题。
独立成分分析技术是一种基于观察到的多个随机信号的数据分解方法，可以把原始数据中的混合信号分离为独立的成分。
通过ICA 技术获得的成分与特定的任务或条件相关联，可以更好地揭示关键的大脑网络，并且提高了令人信服的有效性，具有很好的应用前景。
除此之外，机器学习技术的不断进步也为脑电波分析提供了新的思路。
机器学习技术可以快速聚合、处理和分析大量的数据，对于神经科学研究而言非常重要。
例如，通过神经网络和深度学习算法，对脑电波信号进行分析，能在更深层次的角度探究人类大脑中更加复杂和抽象的现象。
除此之外，对于患有癫痫等神经疾病的人群开展脑电波研究，通过机器学习模型能够更加准确的诊断患者的病情。
另外，随着大数据技术的不断发展，基于大数据的脑电波分析技术也逐步成熟，对于更深入的分析和研究提供了很大的便利。
通过运用大数据技术，我们能够更好的理解多种脑电波信号及其在不同场景下的表现，对脑电波分析技术的进一步应用提供了广阔的空间。
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NeuroSky(神念科技)的脑波技术研究
作者：KooHyoung Lee 神念科技首席技术官
生物信号的定义
生物信号是从生物体中测量到的信号，也通常被用来特指生物电信号。
组织，器官或神经系统等细胞系统间存在电位差而产生电流，产生了生物电信号。
典型的生物电信号有心电，肌电，脑电及眼电信号。
皮肤电阻和心律也被认为是生物电信号，尽管它们一般不直接通过电位差测量得出。
脑神经信号的定义
大脑是由脑神经元组成的，因此，脑神经信号是和大脑相关联的生物电信号。
脑电图运用安置在头皮上的电极来测量脑神经元放电在头皮上产生的电位差，是用来获取脑电波信号最常见的方法。
脑电波的测量
通常情况下，脑电波是通过安置在头皮上的电压传感器采集的。
大脑中有数以百亿计的神经元，每个神经元都可以产生微小的电场。
大量相似的微小电信号可以被放置在头皮上的电极检测到。
因此，脑电波是许多微小信号的集合。
成年人的脑波信号强度范围在1微伏到100微伏之间，用硬膜电极，例如针状电极测量的硬膜下信号大约是10到20 mV.
快速傅里叶变换是用来研究脑波信号组成的常用方法。
快速傅里叶变换可以把信号从时间域转换到频域，这样我们就可以观察得到脑波频率的分布。
脑波的频率分布会由于精神、情绪状态及电极的位置而变化。
单极和双极导联式两种常用的脑电导联方式。
单极导联收集一或多个位置的脑电信号，并把它们与一个共同参考电极相比较。
参考电极应放在一个不受脑波信号影响的位置。
单极导联的优点是参考电极提供给每个电极以相同的基准点，让不同电极的信号能作有效的比较。
其缺点是很难找到理想的参考电极放置位置，医学上常用的参考位置是耳垂。
另外，单极导联容易受到心电，肌电的干扰。
双极导联设置不包括一个共同参考电极。
头皮上任何两点脑电信号都可以直接作比较，这一比较的过程中去除了两个信号中相同的部分，只余下不同的部分。
因此双极导联的缺点是两点间的一些共同信息会丢失掉。
国际标准10-20电极系统提供了标准脑电图命名和定位方案。
最初的10-20系统仅包括19个电极，后来扩展到70个标准电极。
一般情况下其中的一个电极作为参考电极，位置通常在耳垂或耳朵的乳突处。
图一.初始的国际标准10-20电极系统
正常脑波
脑电通常从频域方面描述。
基于外部刺激和内在精神状态，脑波的频域幅度变化很大。
Delta, theta,alpha, beta and gamma波是不同频率脑波的名称，它们与下文中描述的许多大脑状态有关。
Alpha波
Beta波
Gamma波
Delta波
Theta波
图二.脑波信号模式
表格1. 脑波频段和相关的大脑状态
脑波干扰
脑波信号很微弱（范围是1到100μV), 因而很容易受到其他发电物体的干扰。
所有非大脑发出的电信号统称为干扰信号。
它可分为两大类：生理性和非生理性干扰。
身体上任何能产生电场的部位都能产生生理干扰，包括心脏，眼睛，肌肉和舌头。
甚至出汗也能改变皮肤电阻从而产生干扰。
非生理干扰包括交流电设备产生的工频干扰，身体或电极移动产生的机械干扰。
NeuroSky（神念科技）脑电系统的脑波信号
NeuroSky（神念科技）为脑波技术的消费者开发出了干式传感器系统。
神念科技的系统包括干式电极及专门为干式电极设计的电子电路。
NeuroSky（神念科技）已经做了干式脑波的基准测试，把干式传感器系统测量的脑波信号与Biopac系统发出的信号相比较。
Biopac是广泛应用在医学和研究应用程序的湿式电极脑电系统。
测试时将干式传感器与Biopac两个系统的电极安装在了同一个位置，紧紧的靠在一起但并不互相干扰。
NeuroSky（神念科技）的脑电系统使用的是镀金的干式电极，而Biopac用的是一次性银-氯化银电极加导电胶。
我们测试两个系统所记录被测者在不同状态下的脑波，包括放松状态，冥想状态，警觉状态，以及眨眼干扰下的状态。
下图是神念和Biopac系统的脑波信号在人处于放松状态下的比较。
图三. NeuroSky（神念科技）脑电系统和Biopac系统的原始脑波信号
红线代表的是Biopac系统的原始脑波信号，蓝线是神念科技系统的脑波信号。
两个系统在人处于放松状态及受眨眼的干扰上显示了相似的脑波模式。
接下来两系统的原始信号又以10秒区间作更精确的比较。
数据分析的区间可以在30秒的测试数据中从第15到第25秒间任意选择。
图四. 休息状态下的原始脑电图信号
为比较两个系统的脑波信号的特点，现在一秒钟内对每个系统作原始脑波信号的快速傅里叶变换。
然后生成的密度值的相关系数会在1到30HZ的频段内计算出来。
表格二：快速傅里叶变换结果的相关系数值
表格显示，两个脑波信号的功率谱相关系数很高。
这说明两个脑波信号的频数分布很相似。
下图中，原始脑波信号及两个系统的快速傅里叶变换用图解的方式展现了出来。
在原始脑波图形中，根据两个系统的不同采样率，每秒钟有三个数据点的差距。
（NeuroSky(神念)的采样率是128Hz，Biopac的采
样率是125Hz.)
图五. 原始脑波和功率密度值。
（15-16秒）
图六：原始脑波和功率密度值（17-18秒）
图七. 原始脑波和功率密度值。
（19-20秒）
图八. 原始脑波和功率密度值。
（21-22秒）
接下来是两个系统在人处于高度集中状态下的比较。
信号是在30秒的测试数据中从15到19秒期间任意抽取的。
像之前一样，对每一秒进行快速傅里叶变换，并计算出相关系数。
接下来的结果显示神念科技和Biopac 系统的脑波信号非常相似。
图九. 专注状态下的原始脑波
(红线代表的是Biopac, 蓝线代表的是神念科技) 表格3. 快速傅里叶变换结果的相关系数
图十. 原始脑电图和功率密度值。
（16-17秒）
图十一. 原始脑电图和功率密度值。
（17-18秒）
图十二. 原始脑电图和功率密度值。
（18-19秒）
下面的数据用图解的方式对两个信号的平均功率谱作了对比。
功率密度分布显示了一样的模式，除了低频段部分Biopac 系统比神念科技系统的要高。
原因之一可能是Biopac 数据中的低频波动噪音，Biopac 数据在前置放大器和电极间使用了3尺长的电线，而神念科技系统（耳机）使用的则只有几寸长。
两个系统对眨眼干扰的反应也做了比较。
下面的图形展示了神念科技和Biopac系统都对眨眼信号非常敏感。
图十四.眨眼干扰下的原始脑波信号
另一个实验是在一个独立的实验室完成的，将NeuroSky（神念科技）的脑电系统与BioSemi系统相对比，结果显示如下：（结论是？）
图十五. 实验结果
实验结果表明NeuroSky(神念科技)的脑电系统和广泛应用于医学领域的BioSemi系统同样精准。
两个系统在睁眼和闭眼放松状态，及在牙关紧闭和头部移动的干扰下显示出了很大的相似性。
快速傅立叶变换结果表明这两个系统对探测代表精神状态的脑波频带同样敏锐。
概述
本文对NeuroSky(神念科技)脑波系统的干式传感器检测到的原始脑波信号与Biopac系统湿式传感器检测到的信号进行了比较，并用快速傅里叶变换比较脑波信号的特征，尤其是功率谱。
结果表明NeuroSky(神念科技)系统的脑波信号和Biopac系统具有同样的精准度。
Biopac系统的脑波在低频带时显示出较多的噪音。
这可能是由电极和前置放大器间的电线较长造成的。
在Biopac系统里电线的长度是3尺，而在神念的系统中只有10寸。
而且神念的脑波系统还把电线是固定起来避免脑波测量时的移动。
结果证明神念的脑波系统有更强的抗噪力，使其在现实生活环境和消费品应用软件的使用上有很大优势。